Mental Health and Well-being of Healthcare Professionals Amid the COVID-19 Pandemic in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The COVID-19 pandemic posed unique challenges to healthcare professionals (HCPs) with increased risk of mental health and well-being globally. However, the psychological impact of the pandemic on the mental health and well-being of HCPs in Canada is not fully understood. This paper critically reviews broadly available literature on the mental health and psychosocial status of HCPs amid the COVID-19 pandemic in Canada. Methods: A comprehensive online search was conducted using the guidelines outlined by the Centre for Reviews and Dissemination for combining the findings of diverse primary studies within a single review. Online search was conducted through databases such as AMED (Allied and Complementary Medicine), Embase, Global Health, Ovid Healthstar, Mental Measurements Yearbook, EBM Reviews - ACP Journal Club, EBM Reviews - Cochrane Database of Systematic Reviews, Ovid MEDLINE(R) and Epub Ahead of Print, In-Process, In-Data-Review, and Google Scholar for the period between March 2020 and May 2023. Twenty-two studies met the inclusion criteria and were analyzed systematically using a thematic analysis approach to identify the main themes across studies. Results: The analysis uncovers three key themes: 1) HCPs face diverse mental health impacts during the pandemic; 2) HCPs are dissatisfied with organizational approaches to COVID-19; and 3) HCPs express concerns about personal well-being and the safety of others during the pandemic. Conclusion: These findings emphasize the need for HCPs to cope effectively with stressors for their own, their patients, and their families' well-being. Therefore, future research should prioritize the ways in which HCPs can maintain their emotional, mental, and psychological well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».